多模式语音情感识别和歧义解决 总览 从语音中识别情感是一项与情感本身含糊不清的定义有关的艰巨任务。 在这项工作中，我们建立了轻量级的多模式机器学习模型，并将其与较重且难以解释的深度学习对应模型进行了比较。 对于这两种类型的模型，我们都使用来自给定音频信号的手工制作的功能。 我们的实验表明，轻量级模型可以与深度学习基准媲美，甚至在某些情况下甚至可以胜过深度学习基准，从而在IEMOCAP数据集上实现了最先进的性能。 获得的手工特征向量用于训练两种类型的模型： 基于ML：逻辑回归，SVM，随机森林